【中國傳動網 行業(yè)動態(tài)】 制造企業(yè)正在將工業(yè)控制系統(tǒng)和大數據結合在一起，為管理層提供洞察力，以優(yōu)化工廠運營的規(guī)劃和效率，并持續(xù)改進決策。

在過去10年里，由于技術創(chuàng)新和工業(yè)互聯網的發(fā)展，工業(yè)自動化已經演變成由大量數據驅動的系統(tǒng)。由于所有工業(yè)數據都通過網絡進行路由，網絡之間的相互連通性日益增加，威脅也在不斷升級，因此越來越難以將工業(yè)控制系統(tǒng)(ICS)平臺從外部和內部威脅中隔離出來，并對其提供保護。

網絡安全方案的制定需要圍繞大數據方法進行設計，對網絡流量和數據包的運行情況提供實時智能，以保護組織免受威脅和攻擊。商業(yè)智能解決方案著力于內部結構化數據和基于規(guī)則的分析，并對這些信息進行處理以便支持企業(yè)內部決策。大數據旨在增加可分析的數據的類型和范圍，增加背景資料和有用的信息，從而更好的制定決策、優(yōu)化流程和提高安全意識。

大數據以可預測和更直接的方式，在規(guī)模和速度上進行擴展，因此業(yè)務分析報告工具可以有機地增長。速度對這個過程至關重要。為了減少獲得可操作結果所需的時間，大數據可能通過添加實時視圖的功能來提供優(yōu)勢，從而使運營、工程和監(jiān)督人員能夠在日常情況下更及時地作出響應。

通過采集實時數據，連續(xù)監(jiān)控操作系統(tǒng)數據流量，使其可以通過機器學習建模能力來檢測不熟悉的活動。圖片來源：MGStrategy+

大數據的架構

原始數據并不是非常有用，除非它變成了有價值的信息。這就需要對數據進行分析和應用，使得企業(yè)管理層、業(yè)務和網絡部門等從中受益。對此需求的響應是基于軟件的分析和決策工具，它們適合于工業(yè)運營管理解決方案。有了大數據的觀點，公司可以對收集到的數據量進行可視化，從而可以推動產品和流程的改進。

基于ICS數據的歷史數據庫和基礎架構是大數據架構的基礎。基礎架構通過提供實時數據來補充歷史數據庫，以便將數據聚合并呈獻給進行大數據分析的過程平臺。人們不應忽視在設備和系統(tǒng)中集成可靠的傳感器數據基礎設施的必要性，這些設備和系統(tǒng)可以提供連接并提升大數據分析的效率。

大數據的實現和架構，必須確保到傳感器的通信基礎結構足夠精細，以便能夠感知故障。隨著越來越多的部門使用這些基于信息的資源，會有更多的數據產生，這可為企業(yè)帶來優(yōu)勢。

隨著部署在工業(yè)部門中的數字平臺的增加（如現場總線被視為一項關鍵的工業(yè)自動化技術，可幫助工業(yè)設施實現效率和成本效益的大幅提高），下一代工業(yè)數字平臺的演進，可以讓工業(yè)設施有新的連接和創(chuàng)造附加值的途徑。這個資本密集型部門，擁有很重要的長生命周期資產，需要在整個服務年限內進行持續(xù)的監(jiān)控和維護。

正如企業(yè)選擇現場總線數字解決方案一樣，通過最大限度地提高工廠設備和設施的可用性來提高生產率并降低總體擁有成本，選擇大數據平臺也是如此。大數據平臺，旨在為這些高價值資產及其運作過程帶來新的價值，從而為生產率的提高和基于工業(yè)信息的服務創(chuàng)造一個新時代。

企業(yè)和解決方案提供商應努力協(xié)同工作，了解應用環(huán)境，確保它們能夠處理組織中存在的許多復雜的大數據和非結構化數據。在網絡監(jiān)控和數據包級別的分析中，將產生大量操作員日志、網絡日志、事件日志和元數據，它還提供實時監(jiān)視、智能和事件響應，以應對日益廣泛的網絡攻擊。

網絡態(tài)勢感知

通過收集實時數據連續(xù)監(jiān)視操作系統(tǒng)數據流量將允許通過機器學習建模能力檢測不熟悉的活動。這為業(yè)主和網絡安全審計員提供了前所未有的檢測能力和可見性，無論是網絡攻擊、操作故障還是事故。捕獲和分析解決方案允許實時捕獲和分析流經網絡的每個數據包，通過分解分組協(xié)議層以確定每個分組的目的地和細節(jié)。

通過對每個數據包進行分析，可以開發(fā)出正常的流量模式，從而更容易容易檢測到偏差。伴隨著大數據環(huán)境而來的是安全方面的挑戰(zhàn)，為了降低安全風險，可以采用如下措施：例如，使用能夠跟上非關系數據庫不斷演變的安全解決方案，自動數據傳輸的安全措施，確保高頻數據驗證的可信性、來源和準確性，應對與數據挖掘相關的不道德行為，對訪問控制加密，并有一個詳細的審核過程來管理大量的數據。

使用大數據的好處

ICS供應商或解決方案提供商，可以聚合不同的數據源并對其進行分析，以辨別易于實現的模式，并允許最終用戶做出更好的決策，這將定義新的競爭基線，并為世界經濟創(chuàng)造巨大的價值增長。鑒于必須收集的信息來自許多遠程站點、傳感器和系統(tǒng)，并且需要大量的成本、時間和工程專業(yè)知識，因此實施大數據解決方案并不容易。

使用大數據可為企業(yè)帶來6大好處：

使信息更加透明；

獲得額外的詳細性能信息，以激勵創(chuàng)新、提高質量；

使用詳盡的分析，最大限度地減少風險并發(fā)現不可見的信息；

在受控的實驗環(huán)境下，將理論付諸實施及并對其結果進行分析，指導投資決定；

為員工增加實時運營中心，包括自動化和分析，從而增加風險管理，減少停機時間和運營人員，增加產量；

對供應鏈管理、需求預測、綜合業(yè)務規(guī)劃、供應商協(xié)作和風險分析進行革命性的變革。

并不是每個人都相信數據分析能帶來收益。在最近的一項調查中，超過四分之一的受訪公司表示，在未來幾年內，他們沒有計劃對大數據和物聯網進行投資。

實施的挑戰(zhàn)與不確定性

一些受訪的用戶表示，他們沒有足夠的知識來證明與這項技術相關的成本和收益，其他原因還包括資源和時間等。超過半數的受訪對象說，他們已經擁有成本效益高、可靠的系統(tǒng)，可以確保安全和高效運營，而且他們的公司在沒有大數據的情況下仍然獲得增長。盡管倡導者將大數據作為可以提升運營效率的知識財富，但懷疑人士擔心，大數據擴展了網絡安全攻擊面，而沒有提供足夠的防御。

使用大數據提高工作效率的一個挑戰(zhàn)是部署強大的可視化功能，捕獲所有可用數據，以允許在不需要定向查詢的情況下，顯示多層結構并可以迭代發(fā)現信息。